人脸识别算法及光照问题研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第9-11页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·人脸识别技术的应用 | 第13页 |
| ·本文研究的目的和论文结构 | 第13-15页 |
| ·本文研究的目的 | 第13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 2 人脸识别特征提取算法 | 第15-29页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·奇异值分解算法(SVD) | 第15-16页 |
| ·类估计基空间奇异值分解算法(CSVD) | 第16-23页 |
| ·分析SVD 算法的缺点 | 第17-19页 |
| ·证实CSVD 改进的正确性 | 第19-22页 |
| ·SVD 和CSVD 的对比分析 | 第22-23页 |
| ·非负矩阵因子算法(NMF) | 第23-29页 |
| 3 特征数据融合的人脸识别方法 | 第29-38页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·CSVD 和NMF 融合的人脸识别方法 | 第29-32页 |
| ·CSVD 和NMF 算法优缺点的分析 | 第29页 |
| ·CSVD-NMF 算法过程 | 第29-30页 |
| ·实验数据及对比分析 | 第30-32页 |
| ·SVD 和NMF 融合的人脸识别方法 | 第32-38页 |
| ·SVD 初始化NMF 的依据 | 第32-34页 |
| ·SVD-Based-NMF 算法过程 | 第34-35页 |
| ·实验数据及对比分析 | 第35-38页 |
| 4 人脸识别中光照问题的研究 | 第38-51页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·光照下多尺度人脸轮廓的提取 | 第39页 |
| ·基于小波模型的多尺度人脸轮廓的提取 | 第39-42页 |
| ·参数选择 | 第42页 |
| ·实验数据及对比分析 | 第42-45页 |
| ·人脸识别原型系统实现 | 第45-51页 |
| 5 结论与展望 | 第51-53页 |
| ·主要结论 | 第51页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录 | 第57-59页 |
